数据分析中的时间序列分析是什么

时间序列分析是一种常用的数据分析基本方法之一。是按照时间的顺序将随机事件变化发展的过程记录下来，形成一系列按时间先后顺序排的数列。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间序列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。

时间序列分析技术广泛应用于宏观经济、金融、企业经营管理、科学研究、工程技术等各个领域。鉴于时间序列分析的数据来源和数据类型相当庞杂，因此其模型和方法也多种多样。例如，按照数据来源，可划分为：宏观时间序列分析、金融时间序列分析、营销预测分析、生产管理预测分析、财务管理

预测分析

、人力资源预测分析等；按照分析方法的复杂程度，可以划分为：描述性时序分析和统计性时序分析；按照所分析序列的平稳性特征，可划分为平稳时间序列分析技术与非平稳时间序列分析技术；按照理论认识的差异，可以划分为确定性时序分析和随机性时序分析等等。